本发明涉及生物信息学和转录组学领域，尤其涉及一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法。
背景技术：
1、空间转录组基因表达技术和单细胞转录组基因表达技术是生命科学研究中最流行和广泛应用的技术之一。它们在过去几年中取得了显著的发展和突破，并在许多研究领域中得到广泛应用。空间转录组学方法使研究人员能够在组织切片的空间上获取基因表达信息，从而揭示组织内不同细胞类型的分布、细胞间相互作用和基因在组织中的空间定位，而单细胞分辨率通过揭示单个细胞高通量的基因表达分析有助于更好地理解生物体的生物学和病理学过程。为了实现更全面和深入的基因表达分析，从而揭示组织的空间结构和细胞的异质性，我们提出了一种整合方法，使用域迁移技术将空间转录组数据与单细胞rna-seq数据相结合，以预测未检测到的转录物的空间分布和/或对组织切片中的斑点进行细胞类型解卷积。
2、现有技术中，深度学习模型在解决相应问题上已经有了不错的表现，但是通过结合单细胞和空间转录组数据，可以更准确地推断细胞类型和预测细胞在组织中的空间分布，为生物学研究和医学应用提供了重要的工具和方法。
技术实现思路
1、1.一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2、步骤一：输入数据的处理和定义：将来自空间转录组和单细胞转录组的原始数据进行数据转换，并对两种数据进行对齐，根据细胞的质量和特征，过滤掉可能是噪声或低质量的细，根据细胞类型的已知标记(如细胞表面标记或参考数据集)，对细胞进行标记；
3、步骤二：训练和微调域迁移学习网络：构建一个迁移学习神经网络模型，作为特征提取器。该模型接受输入数据，并将其转换为高级特征表示。这些特征表示对来自两个不同域的数据都具有区分性和可迁移性，在特征提取器的顶部添加一个域分类器，用于判断输入特征是来自源域还是目标域；
4、步骤三：空间转录组细胞类型预测：使用特征提取区提取的空间转录组特征和训练好的线性进行预测，使用最小化loss函数来实现肿瘤诊断和训练模型以预测空间转录组细胞类型；
5、步骤四：单细胞数据的伪空间构建：使用共享编码器提取的单细胞特征进行反卷积来将单细胞数据重建到具有空间转录组参考的伪空间来识别空间可变细胞亚群。
6、2、根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，其特征在于，步骤一的使用来自开源基因表达数据库geo中人类鳞状细胞癌项目的空间转录组和单细胞转录组数据进行研究，具体步骤为：
7、步骤一：使用python的scanpy库提供的函数将空间转录组基因表达和单细胞转录组数据基因表达从原始数据源转换成适合分析的数据类型(anndata)，并进行数据探索与可视化；
8、步骤二：使用开源网站timer2对空间转录组数据进行处理，得到空间转录组的细胞浸润情况；
9、步骤三：将来自同一病人样本的空间转录组基因表达数据和单细胞转录组进行对齐，并使用scanpy库根据细胞和基因的质量和特征进行过滤和筛选；
10、3、根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，其特征在于，步骤二训练了一个由三个编码器，一个解码器，以及三个分类器构成了迁移学习神经网络模型，编码器部分包括一个共享权重编码器和两个私有编码器，具体构成为：
11、步骤一：共享权重编码器ec(x)学习捕获给定输入样本的两个域之间共享的表示特征，而共享特征表示之间用相似性损失lsimilarity保持相似，更准确的说，一个分类器被用于预测共享编码器的源数据来自哪个域，我们对源样本的共享编码和目标样本的共享编码之间的mmd使用有偏统计损失来增强区分特征是来自哪个域的能力；
12、步骤二：私有编码器ep(x)(每个域各有一个)学习捕获给定输入样本特定域的私有特征表示。我们鼓励私有编码器和共享编码器分别表现输入数据的不同方面，所以私有和共享特征表示之间使用于空间正交约束ldifference推开；
13、步骤三：为了保证训练的模型特取出的特征是我们感兴趣的区域，使用了线性层对来自共享编码器的特征表示进行预测，并使用均方误差作为损失函数。对于分别来自两个不同来源的特征表示，采取了两个不同的分类任务以此进行区分。将当前域视为源域，而来自另一域的数据为目标域，而均方误差损失也仅应用于源域；
14、4、根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，其特征在于，步骤三在使用空间转录组基因表达数据预测细胞类型的任务中，使用了共享编码器提取的特征和基于单细胞转录组数据训练的效果良好的线性层进行预测，并通过与timer2算出来的细胞类型进行比较，得出实验效果；
15、5、根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，其特征在于，步骤四在单细胞转录组的基因表达数据的空间反卷积任务中使用反卷积神经网络(deconvolutional neural network)来将提取的特征映射回原始单细胞数据的空间坐标，通过在伪空间中对单细胞数据进行聚类或降维分析，可以识别出空间上相邻的细胞亚群，从而揭示细胞类型在组织中的空间分布和变异。
16、本发明具有以下有益效果：通过以上算法，解决了现有技术中存在的缺点，减少实验验证的成本。该算法为相关研究提供了一种新思路，借助该算法，通过结合单细胞和空间转录组数据，可以更准确地推断细胞类型和预测细胞在组织中的空间分布，为生物学研究和医学应用提供了重要的工具和方法。具体如下：
17、1、一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，将空间转录组数据与单细胞rna-seq数据相结合，以预测未检测到的转录物的空间分布和对组织切片中的point进行细胞类型解卷积，揭示了单细胞和组织的转录异质性以及空间模式。
18、2、一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，将细胞类型反卷积和单细胞的空间分布任务相结合，进一步结合这两种相关任务中的训练信息，增强了模型的准确性和泛化性。
1.一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，其特征在于，步骤一的使用来自开源基因表达数据库geo中人类鳞状细胞癌项目的空间转录组和单细胞转录组数据进行研究，具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，其特征在于，步骤二训练了一个由三个编码器，一个解码器，以及三个分类器构成了迁移学习神经网络模型，编码器部分包括一个共享权重编码器和两个私有编码器，具体构成为：
4.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，其特征在于，步骤三在使用空间转录组基因表达数据预测细胞类型的任务中，使用了共享编码器提取的特征和基于单细胞转录组数据训练的效果良好的线性层进行预测，并通过与timer2算出来的细胞类型进行比较，得出实验效果。
5.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的单细胞类型与空间分布推断算法，其特征在于，步骤四在单细胞转录组的基因表达数据的空间反卷积任务中使用反卷积神经网络(deconvolutional neural network)来将提取的特征映射回原始单细胞数据的空间坐标，通过在伪空间中对单细胞数据进行聚类或降维分析，可以识别出空间上相邻的细胞亚群，从而揭示细胞类型在组织中的空间分布和变异.本发明具有以下有益效果：通过以上算法，解决了现有技术中存在的缺点，减少实验验证的成本.该算法为相关研究提供了一种新思路，借助该算法，通过结合单细胞和空间转录组数据，可以更准确地推断细胞类型和预测细胞在组织中的空间分布，为生物学研究和医学应用提供了重要的工具和方法。
